summarized by : sobamchan
Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs

概要

人間同士が会話する際には,話題を連続的に関連トピックに変化させている. これをシステムで表現するために,対話の変換を明示的に,latent concept space で制御する. 入力発話に含まれていたコンセプトに関連したものを検索し,その sub-graph を利用して発話を生成する.
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新規性

明示的に knowledge-graph を検索しつつ利用することで,対話のトピックを変動させることを成功している.

結果

Reddit conversations データセットで評価を行った結果,従来の knowledge-aware なモデルや GPT-2 ベースのモデルの性能を,パラメータ数を抑えつつ超えた.